Cuatro pasos para reducir emisiones y aumentar la producción de semiconductores: un marco práctico para la industria


La industria de los semiconductores se enfrenta a dos prioridades en tensión. Por un lado, la demanda está en ascenso; las ventas del año pasado crecieron un 25,6% y se estima que las ventas de 2026 superen el umbral de 1 billón de USD. Para satisfacer esta demanda es necesario aumentar la producción, pero la producción intensiva en recursos genera emisiones. De 2023 a 2024, las emisiones directas aumentaron. En 2030, año crítico para el clima, la fabricación de chips podría superar las emisiones de algunos países. Parece imposible reducir emisiones y aumentar el volumen de producción al mismo tiempo.

No obstante, las fabricantes centradas en la eficiencia demuestran que es factible. Para resolver esta paradoja energética, la industria necesita un enfoque holístico en cuatro pasos: medir, reemplazar, reducir y comprometerse.

1. Medir

Aunque cualquier fabricante puede aplicar este proceso, cada fábrica es única. No existe una solución única para reducir emisiones en todas las instalaciones. Una medición adecuada proporciona datos significativos y contextuales para guiar las decisiones. Aunque es un acrónimo antiguo, WAGES (Agua, Aire, Gas, Electricidad, Vapor) ofrece una base sólida de lo que debe medirse. Las evaluaciones de ciclo de vida (LCA) para productos específicos, como un dado o una oblea, también son útiles.

Datos completos y de alta calidad son la clave para varios pasos fundamentales para reducir emisiones: permiten comparar líneas de producto y plantas para establecer KPIs realistas; sin datos suficientes, los esfuerzos de optimización de energía mediante IA fracasan; y los datos adecuados permiten confirmación independiente y credibilidad, como la validación por parte de iniciativas de objetivos basados en la ciencia (SBTi).

2. Reemplazar

Como ha reportado imec, la fabricación de chips a escala consume una enorme cantidad de electricidad. Con solo alrededor de un tercio de la electricidad global proveniente de renovables, el consumo eléctrico es un factor significativo de las emisiones.

Sin embargo, es posible mejorar la mezcla de suministro de energía. Por ejemplo, Nvidia confirmó el uso de 100% de energía renovable en sus instalaciones controladas. Incluso empresas sin el mismo tamaño pueden hacer elecciones con un impacto significativo.

Negociar un Acuerdo de Compra de Energía (PPA) en la fase de diseño puede garantizar un suministro de energía renovable a largo plazo y protegerse contra futuras subidas de precios. Si es posible, agruparse con otras empresas para aumentar el poder de negociación.

Otra vía rápida para reducir el consumo es reemplazar equipos o elegir tecnologías más eficientes. Por ejemplo, un sistema tradicional de enfriamiento por agua puede consumir mucha energía. McKinsey identifica alternativas o mejoras, como controladores de tiempo ocioso, uso de aire ambiente y torres de enfriamiento, y medidores para identificar áreas de mejora.

Estas dos tácticas abordan el problema antes de que la energía llegue al fab y durante la producción, ahorrando tanto capital como emisiones.

3. Reducir

Instalar medidores y controladores reduce directamente la energía empleada. Al recolectar, medir y organizar datos, las fábricas pueden fijar objetivos precisos para reducir el consumo y las emisiones.

En combinación con hardware de medición y datos bien organizados, la IA puede ayudar a analizar patrones de consumo, detectar picos inusuales y generar recomendaciones. También facilita el mantenimiento predictivo, que reduce costos y emisiones a largo plazo al identificar y corregir problemas antes de que se vuelvan intensivos en recursos, extendiendo la vida de los equipos.

Una focalización precisa permite mediciones exactas para el éxito a largo plazo. Metas de neutralidad de carbono como 2030 (Acuerdo de París) y 2040 (año del Compromiso Climático) están aún relativamente lejos; sin datos de referencia y un plan de acción, es difícil garantizar el cumplimiento y la credibilidad ante inversores, clientes y empleados.

4. Comprometerse

La reducción de emisiones es más eficaz cuando se realiza en colaboración. Trabajar de cerca con socios, proveedores y otros responsables de sitios puede generar ideas y soluciones nuevas.

Un área potencialmente subexplotada es la cadena de suministro. Los componentes de los chips suelen viajar entre operaciones para distintas fases.

Los empleados también pueden aportar información valiosa con su experiencia en terreno. Planear una comunicación regular de resultados a empleados, socios y clientes fortalece relaciones y puede mejorar la retención de personal y la visibilidad de la empresa.

Reducir las emisiones de la industria de semiconductores no tiene una solución única. Los niveles actuales y los aumentos proyectados son demasiados para centrarse en un solo aspecto, como la fuente de energía, el equipo o la logística. En cambio, la reducción de las emisiones de las fábricas debe ser un viaje multifásico y multidimensional. Con las mediciones adecuadas, las fábricas pueden maximizar el impacto de cada reemplazo, reducción y compromiso.

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Remix Lab de Deezer: una herramienta de remix con derechos claros y sin IA



Deezer ha lanzado Remix Lab, una herramienta en la app que permite mezclar o combinar canciones y luego añadirlas a tu biblioteca. Actualmente disponible en Francia, la plataforma indicó que podría expandirse a más regiones este año, pero por ahora el impulso está centrado en músicos franceses. Lo destacado es que, a diferencia de otras propuestas impulsadas por IA, Deezer asegura que no se utiliza inteligencia artificial en el proceso. En su lugar, la herramienta emplea stems de audio proporcionados por el artista y aplica ediciones para crear un efecto. Es, por tanto, menos una generación de “slop” y más una versión ligera de un editor de audio profesional, sin menús complejos ni configuraciones intrincadas.

La pregunta que muchos se hacen es si la IA es necesaria para el remixing. Deezer lo ha dejado claro: no. Esto demuestra que no es imprescindible recurrir a impulsos tecnológicos de gran escala para riffear sobre canciones existentes. Además, la plataforma afirma ser la primera en ofrecer un servicio de remix de canciones con cumplimiento total de derechos y en acuerdo con los artistas, lo que refuerza una narrativa de compensación y transparencia.

Otra creencia, amplificada por ciertos intereses, es que la IA impide compensar a los artistas cuando sus obras se utilizan. Con Remix Lab, Deezer sostiene que los artistas han dado su consentimiento para que sus temas sean usados en los remixes y reciban una remuneración por cada reproducción o escucha a través de la herramienta. En palabras de la empresa, llega el momento de reconocer el valor creativo sin perder de vista la remuneración adecuada.

En un panorama donde la automatización y la IA a veces se venden como soluciones universales, Remix Lab propone un enfoque diferente: innovación responsable, derechos asegurados y participación de los artistas. Este movimiento invita a reflexionar sobre cómo la tecnología puede servir a la creatividad sin sacrificar la economía de quienes crean la música que escuchamos cada día.

En resumen, Remix Lab representa una opción de remixing que prioriza el arte y la compensación justa, sin dependence de IA, y con planes de expansión para alcanzar a más oyentes y creadores en distintas regiones.

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GTA 6: Ediciones físicas sin disco y el giro hacia las claves digitales



El panorama editorial de Grand Theft Auto VI está tomando un rumbo inesperado: las ediciones físicas vendrán sin disco y solo incluirán un código de descarga digital. Este cambio, que ya ha sido confirmado por Rockstar Games y reflejado por varios minoristas, está generando respuestas divididas entre la base de fans y los comercios que aún favorecen el formato físico.

Novedades clave de la información disponible:
– Las copias físicas ahora contienen un código de descarga en la caja, y no un disco físico. Esta decisión parece orientada a reducir riesgos de filtraciones y a acelerar procesos de distribución digital, pero ha generado desilusión entre quienes buscan una experiencia tangible.
– Fans han debatido en Reddit y otras plataformas, con reacciones que van desde la empatía hacia las nuevas políticas de distribución hasta la nostalgia por el formato tradicional. Algunos usuarios mencionan haber adquirido hardware específico, como un PS5 Pro con unidad de disco, para asegurarse la experiencia en físico.
– Varias cadenas minoristas han decidido no vender preórdenes de GTA 6 debido a su política de no comercializar productos físicos que contengan solo código digital. Entre estos comercios se encuentra VGP (Canadá), conocido por su stock de ediciones físicas raras, así como acuerdos de otros minoristas que han adoptado posturas similares.
– Rockstar ha comunicado el precio y las distintas ediciones (Standard y Ultimate), con precios de referencia para diferentes regiones. No obstante, la ausencia de disco en la edición física ha sido el foco de atención y debate entre compradores que planearon usar dispositivos de lectura óptica y/o vender o revender la consola en el futuro.

Contexto y respuestas de la industria:
– Algunos minoristas destacan que su política no es una crítica al juego, sino un compromiso con la preservación del formato físico tradicional y de la propiedad física. Comentarios de VGP señalan que, si en algún momento se lanza una edición física con disco dentro de la caja, estarían dispuestos a respaldarla para sus clientes.
– Enthusiastas y coleccionistas han expresado preocupación por cambios en el modelo de distribución y el impacto en la reventa de consolas y juegos, especialmente para usuarios que buscaban una experiencia completamente física.

Perspectivas de lanzamiento:
– Las preórdenes de GTA 6 ya están en vivo y ofrecen el Standard Edition a precios base y la Ultimate Edition con beneficios ampliados, típicos de la estrategia de lanzamiento de Rockstar.
– La llegada oficial del juego está programada para el 19 de noviembre, con la opción de pre-carga disponible a partir del 12 de noviembre, lo que permite a los jugadores adelantar la instalación antes del día de estreno.

Análisis y lo que implica para el mercado:
– Esta decisión podría acelerar la transición hacia el contenido digital, pero también plantea interrogantes sobre la preservación de la propiedad física a largo plazo y la posibilidad de futuras reventas. Los comentarios de la comunidad y de minoristas independientes sugieren una discrepancia entre la orientación de la industria hacia la digitalización y las expectativas de los coleccionistas y usuarios que valoran el formato físico.
– En el corto plazo, el ecosistema de ediciones y precios se mantendrá en vilo mientras la base de consumidores evalúa la conveniencia de un código en caja frente a un disco tradicional.

Conclusión:
GTA 6 representa un punto de inflexión en la forma en que se distribuyen y consumen los juegos AAA. Si bien la edición digital en caja ofrece beneficios logísticos y de seguridad frente a filtraciones, también altera la experiencia de compra para quienes valoran el soporte físico. El tiempo dirá si estos cambios son una tendencia pasajera o un nuevo estándar en la industria.

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La eficiencia de los Tareas Programadas en ChatGPT: cómo los recordatorios y las actualizaciones recurrentes ayudan a reducir la carga mental



La semana pasada, el anuncio de la función de Tareas Programadas de ChatGPT llamó mi atención de inmediato: la capacidad de enviar recordatorios, gestionar trabajos recurrentes y monitorear temas específicos. En un mundo donde los asistentes de IA suelen ser principalmente reactivos, la verdadera utilidad surge cuando pueden adelantarse a nuestras necesidades, incluso cuando no las estamos articulando explícitamente. Las Tareas Programadas exigen, por supuesto, una entrada inicial, pero la clave está en que no es necesario pedir un recordatorio específico para cada momento: es posible programar actualizaciones recurrentes, o mantener un tema bajo vigilancia y recibir notificaciones cuando haya cambios.

A diferencia de muchas funcionalidades de ChatGPT, esta ofrece una experiencia de asistente más tangible. Puede que no parezca revolucionario a simple vista, pero la idea de que la IA asuma una parte de la carga operativa diaria aporta una sensación de utilidad continua y confiable.

Cómo empezar a usar las Tareas Programadas

Comencé con un recordatorio básico para algo que suelo olvidar con frecuencia: practicar saxofón tres tardes por semana. La interacción fue tranquila y natural; no hubo menús complicados ni constructores de automatización. Simplemente describí lo que quería y ChatGPT respondió: “Te recordaré que practiques saxofón tres tardes por semana. Mantendré los recordatorios alentadores y enfocados en lograr un progreso constante”.

Las Tareas Programadas pueden accederse desde un nuevo elemento en el menú lateral, entre Proyectos y Apps, siempre que seas usuario de ChatGPT Plus, Pro, Business o Enterprise. Al seleccionar la opción, ChatGPT sugerirá usos prácticos para explorar con Tareas Programadas. Esa misma noche recibí el primer recordatorio, acompañado de enlaces sugeridos para aprender canciones; exactamente lo que facilita mantener la constancia.

Si has activado las notificaciones para la app de ChatGPT en tu teléfono, recibirás una alerta cuando una tarea programada se complete. Si usas ChatGPT en un navegador, activa las Notificaciones de Escritorio cuando se te solicite. Si tienes habilitadas notificaciones por correo para las Tareas Programadas, también recibirás el resultado por correo.

Con el objetivo de probar algo más complejo, también programé un recordatorio diario a las 16:00 para proponer un juego corto y divertido para hacer al aire libre con mi hijo. La idea era externalizar una pequeña parte de la preocupación para mantener a los niños entretenidos. Poco después, ChatGPT sugirió un juego divertido y ligeramente educativo sobre dinosaurios que a mi hijo le encantó por la posibilidad de correr y rugir, además de aprender nombres de especies.

Obtener una breve orientación matutina útil

Mi tercera prueba se centró en una actividad nocturna: quería un resumen rápido de eventos locales o información crítica para conocer cada mañana, a las 8:00. Normalmente necesitaría revisar varios sitios y redes sociales. ChatGPT aceptó hacerlo y esa mañana obtuve un resumen que incluía el pronóstico, las noticias de la jornada electoral anterior, los próximos partidos del Mundial y cómo podrían afectar el tráfico.

Muchas apps pueden sugerir actividades; lo relevante es que la sugerencia apareció antes de que yo mismo empezara a pensar en ello —o incluso cuando era demasiado tarde para actuar. A lo largo del día, observé un patrón similar: las Tareas Programadas no ahorraban simplemente tiempo; ahorraban momentos de esfuerzo mental. Cada tarea individual eliminaba una pequeña obligación de mi lista interna de pendientes.

Ese es el truco sutil de las Tareas Programadas: no solo responde a una necesidad, sino que anticipa una. Existen numerosos servicios que pueden gestionar piezas de lo que sucede en un par de días, pero lo que marca la diferencia aquí es que todo está vinculado a la misma conversación. Tal vez por eso la función funciona de manera más intensa de lo que podría parecer a primera vista: recuerda las cosas para que tú no tengas que hacerlo.

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El costo creciente de la codificación con IA: ¿fin de la era del ahorro en desarrollo?


Las herramientas de IA para codificación están transformando la economía del desarrollo, y las proyecciones indican que podrían superar el salario promedio de un desarrollador para 2028. Este cambio no solo se debe a un aumento en las licencias, sino también al crecimiento del consumo de tokens a medida que los proveedores migran hacia modelos de precios basados en uso y en resultados. En este nuevo panorama, cada generación de código, cada refinamiento y cada sesión de depuración consumen tokens, y las organizaciones terminan pagando una prima por la productividad impulsada por IA.

Analistas advierten que muchas compañías subestiman cuán rápido crece el consumo de tokens una vez que la codificación asistida por IA se vuelve una práctica común en los flujos de trabajo diarios.

La codificación con IA es más costosa que pagar a un desarrollador

“Los responsables de la ingeniería de software están cada vez más preocupados al verse enfrentados a gastos impulsados por tokens que resultan difíciles de justificar, con presupuestos que suelen agotarse antes de lo previsto”, explicó Nitish Tyagi, Analista Principal Senior.

La tendencia corresponde a una transición de proyectos piloto a despliegues generalizados, con más desarrolladores que dependen de la IA como parte de sus flujos de trabajo diarios. A medida que los costos aumentan, también crece el valor percibido: entrega más rápida, conveniencia y generación de código de calidad superior se citan como beneficios centrales, y es poco probable que los equipos reduzcan el uso de tokens si eso ralentiza la productividad.

“La disciplina en el uso de tokens no emergirá solo por la elección de los desarrolladores; estos tienden a optimizar la velocidad y la conveniencia sobre la eficiencia de costos”, añadió Tyagi, subrayando la necesidad de gobernanza organizacional.

El informe también señala limitaciones en la industria: los proveedores no ofrecen suficiente visibilidad sobre cómo se cuentan los tokens. Como resultado, las empresas tienen dificultades para predecir el gasto y optimizar el uso, dificultando la planificación presupuestaria y el control de costos a medida que la IA se escala.

Hasta ahora, la IA ha ganado terreno en la codificación, pero el aumento exponencial de costos podría inducir a las empresas a buscar un equilibrio: mantener el crecimiento y la velocidad en la entrega, al tiempo que se protege la función humana y se mantiene el gasto bajo control.

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Software de Operaciones para Limpiadoras y Servicios de Limpieza Comercial: Cómo Transformar la Gestión de Contratos Multisitio



La gestión de un negocio de limpieza comercial mediante hojas de cálculo y checklists en papel se complica cuando las cuadrillas se dispersan entre una decena de sitios a la semana. Los clientes exigen pruebas documentadas del servicio. Una inspección olvidada puede hundir un contrato que se llevó meses ganar.

Un software adecuado soluciona más que simples dolores administrativos. Mantiene a cada trabajo bajo control y a todos los clientes informados. También prepara su empresa para una auditoría de seguridad imprevista que no vio venir.

Por qué la limpieza comercial requiere software de operaciones dedicado

Los programas de programación genéricos manejan citas simples, pero la limpieza comercial se rige por un conjunto de detalles para los que esas herramientas no están diseñadas. Un solo contrato puede cubrir diez edificios y tres turnos, y cada visita necesita su propia prueba de finalización.

El factor laboral añade otra capa de presión, con aproximadamente 2,4 millones de conserjes y limpiadores en los EE. UU. con un salario horario medio que superó los 17 USD en 2024, según la Oficina de Estadísticas Laborales. Los márgenes siguen siendo estrechos, por lo que cada hora perdida en programación manual es una hora que no se factura.

El cumplimiento de seguridad eleva aún más el riesgo. Una violación grave de OSHA puede costar hasta 16.550 USD, mientras que una violación intencional o repetida puede alcanzar 165.514 USD, según la escala de penalidades de 2026 de la agencia. Los registros en papel rara vez soportan ese tipo de escrutinio.

Los clientes con contratos multisitio exigen consistencia verificable, más allá de tu palabra. Las inspecciones digitales con sellos de hora y comprobaciones por GPS ofrecen esa verificación. También proporcionan a los supervisores una forma de detectar problemas antes de que el cliente los note.

Busque software diseñado alrededor de las exigencias específicas del trabajo de limpieza, no herramientas de servicios de campo genéricas. Las características que más importan incluyen:
– Programación recurrente entre múltiples sitios y turnos
– Rastreo de tiempo con verificación por GPS y gestión de rutas
– Listas de verificación de inspecciones digitales con prueba fotográfica
– Documentación de cumplimiento para productos químicos y formación en seguridad
– Portales para clientes con informes y retroalimentación
– Facturación vinculada a trabajos verificados y completados

Qué buscar en plataformas de limpieza comercial

No todas las plataformas cubren cada necesidad. Los precios varían tanto como las listas de características. Antes de comprometerse, examine con cuidado cómo cada plataforma se desempeña en cinco áreas que importan para las operaciones diarias.

Trátelo como una lista de verificación para sus demos, no como un ranking de una única herramienta. La combinación adecuada de características depende del tamaño de su plantilla y de la mezcla de contratos.

Programación y despacho multi-sitio

Los contratos recurrentes son la columna vertebral de la limpieza comercial, por lo que la programación debe gestionarlos sin necesidad de re-trabajos constantes. Busque herramientas que permitan definir un trabajo una vez y que se repita automáticamente durante toda la duración del contrato.

El despacho multi-sitio importa tanto como la programación recurrente. Necesita una vista única de qué equipo está en cada lugar y qué queda por terminar. También quiere saber quién está disponible si alguien llama para reportar una ausencia.

La optimización de rutas merece revisión, especialmente si las cuadrillas se desplazan entre edificios durante la jornada. Incluso mejoras modestas en el tiempo de desplazamiento se suman cuando se gestionan decenas de paradas a la semana.

Inspecciones digitales y puntuación de calidad

La garantía de calidad separa una operación profesional de un equipo de limpieza puntual. Las inspecciones digitales permiten a los supervisores puntuar trabajos contra un estándar consistente, en lugar de depender de la intuición del cliente.

Las marcas de tiempo de fotos y los registros por GPS otorgan peso real a esa puntuación. Demuestran que el trabajo ocurrió según lo programado y proporcionan evidencia ante posibles disputas.

Algunas plataformas permiten que los clientes vean las puntuaciones de inspección a través de un portal. Esa transparencia puede marcar la diferencia entre renovar un contrato y que un cliente comience a buscar alternativas.

Documentación de seguridad

La limpieza comercial está sujeta a más regulaciones de las que la mayoría de servicios imaginan, desde normas de comunicación de peligros hasta requisitos de seguridad específicos del cliente. Un software que rastree hojas de datos de seguridad y registros de dilución de productos convierte un programa de cumplimiento en una rutina.

Los rastro de auditoría también importan. Si un inspector o cliente pregunta cuándo se desinfectó una superficie de alto contacto, quiere una respuesta instantánea en lugar de buscar entre registros en papel.

Busque listas de verificación personalizables que se ajusten por tipo de instalación. Un pasillo de hospital y el piso de un almacén requieren protocolos diferentes. Su software debería reflejar eso sin configuración manual adicional.

Comunicación con el cliente

Los gestores de instalaciones quieren demostrar valor más allá de una factura mensual. Los informes automatizados que resumen trabajos completados y puntuaciones de inspección le ahorran escribir ese resumen a mano cada mes. También pueden señalar problemas recurrentes antes de que el cliente tenga que llamar.

Un portal para el cliente va más allá al dar a los gestores de instalaciones acceso autogestionado a horarios e informes cuando lo necesiten. Esa visibilidad genera confianza y reduce las llamadas de estado.

Busque funciones de comunicación bidireccional, como mensajería dentro de la app o un sistema de tickets para solicitudes especiales. Los hilos de correo en secreto hacen que una solicitud pueda perderse fácilmente.

Herramientas móviles para equipos de primera línea

La mayor parte de su fuerza laboral no permanece en un escritorio, por lo que la experiencia móvil importa más que el tablero de back-office. Las cuadrillas necesitan una app que funcione sin conexión en sótanos y parkings donde la señal se cae.

El soporte multilingüe merece revisión, dada la diversidad de la fuerza de limpieza en muchos mercados. Instrucciones claras en el idioma preferido del trabajador reducen errores y retrabajo.

El rastreo de tiempo a través de la misma app mantiene la nómina precisa sin relojes de fichaje separados. Cuantas menos apps deba usar un trabajador en un turno, más probabilidades hay de que realmente utilice la que usted ofrece.

Conclusión

La implementación de nuevo software funciona mejor por fases. Comience con un sitio o una cuadrilla y resuelva los inevitables problemas antes de ampliar. Avance a ubicaciones adicionales una vez que sus supervisores se sientan cómodos manejando el sistema día a día.

Los precios suelen escalar con el número de usuarios, sitios o inspecciones que se gestionan cada mes, así que pida una cotización basada en su volumen real de trabajo en lugar de un precio base publicado. Incluya también el tiempo de capacitación en su presupuesto, ya que la adopción suele determinar el retorno de la inversión más que la lista de características.

El mejor software para limpieza comercial no reemplazará a supervisores o equipos bien entrenados. Les proporciona las herramientas para demostrar que se logró el trabajo y le entrega los datos necesarios para licitar su próximo contrato con confianza.

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Cómo ver el tercer Tests England vs New Zealand: guías de transmisión y consejos para ver desde cualquier lugar


El tercer Test entre Inglaterra y Nueva Zelanda se disputará en Trent Bridge y promete decidir la serie. A continuación encontrarás un resumen claro sobre dónde ver el partido en distintas regiones, opciones de prueba gratis y estrategias para acceder a la cobertura desde fuera de tu país.

En el Reino Unido, Sky Sports ofrece la transmisión en los canales Cricket y Main Event. También es posible ver la cobertura a través de NOW Sports. Si te encuentras fuera del Reino Unido, puedes usar Surfshark para desbloquear el servicio de tu preferencia y seguir el partido sin limitaciones geográficas.

En Estados Unidos, Willow TV es la opción dedicada para cricket. Si no cuentas con la suscripción, Sling TV ofrece planes Desi Binge Plus o Dakshin Flex desde aproximadamente $10 al mes para acceder a la cobertura de Willow.

En Australia, Fox Cricket transmite los partidos y el streaming está disponible mediante Kayo Sports, con un periodo de prueba gratuito. Recuerda que, si estás fuera de Australia, una VPN puede ayudarte a conseguir acceso a tu cobertura habitual.

En India, Sony Sports Network cubre el tercer Test y puedes ver la transmisión en Sony LIV. Existen planes desde ₹599 (Mobile-Only) o ₹999 (Premium) anualmente.

En Sudáfrica, la serie está disponible a través de Supersport, con opciones de acceso que incluyen paquetes de DSTV para ver los tres Tests.

En Nueva Zelanda, Sky Sport NZ es la opción principal, con Sky Sport Now disponible desde $29.99 por día o $54.99 por mes. Si te encuentras fuera de Nueva Zelanda, una VPN te permitirá acceder a tu servicio de origen.

Horarios clave: cada día, el juego comienza a las 6:00 ET / 11:00 BST / 20:00 AEST / 15:30 IST, en función de la jornada. Asegúrate de verificar la programación diaria para posibles cambios.

Resumen de la serie: el primer Test se disputó en Lord’s con una alta puntuación de wicket, el segundo Test terminó en derrota de Inglaterra, y ahora se espera el desenlace en Trent Bridge del 25 al 29 de junio (horarios locales).

Consejos prácticos:

  • Si viajas o vives fuera de tu país, utiliza una VPN de confianza para acceder a tu proveedor habitual de transmisión. Evalúa las políticas de uso y términos de cada servicio.
  • Comprueba las pruebas gratuitas disponibles en cada plataforma para evitar cargos sorpresa.
  • Mantente atento a posibles cambios de calendario o de canales de transmisión según tu región.

Este artículo te guía para seguir el tercer Test desde cualquier lugar, manteniendo la experiencia de visualización lo más fluida posible y evitando interrupciones por bloqueo geográfico.

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Modernizar la infraestructura operativa en creditos privados: el puente entre rendimiento y transparencia


El rendimiento operativo está adquiriendo la misma relevancia que el rendimiento de inversión en el crédito privado. A medida que la captación disminuye y las expectativas de los inversores aumentan, las firmas enfrentan una presión creciente para modernizar la infraestructura de TI que respalda sus carteras.

De hecho, la transparencia y la generación de informes más rápidos se están convirtiendo en prioridades clave. Sin estas capacidades, los fondos no pueden ver claramente toda su cartera en tiempo real, lo que amplifica el estrés cuando los mercados son menos indulgentes.

A medida que el crédito privado escala y la diligencia operativa se vuelve central para las decisiones de asignación, estos problemas de back-office se vuelven más estructurales.

Afortunadamente, las gestoras que invierten correctamente en sus cimientos operativos ahora estarán mejor preparadas para gestionar las crecientes demandas que enfrentará la industria del crédito privado en el futuro.

Análisis de las Presiones Operativas

El crédito privado es operativamente intensivo. Y muchas firmas nunca construyeron sistemas para igualar la creciente complejidad de sus carteras a medida que crecían y evolucionaban. En su lugar, las operaciones suelen estar dispersas entre plataformas de servicios heredadas, hojas de cálculo, flujos de trabajo impulsados por email y herramientas internas desconectadas, dejando a las firmas sin una vista única y en tiempo real de los datos de la cartera.

La mayor parte del servicio de préstamos opera en ciclos como conciliaciones mensuales, informes trimestrales y procesamiento de pagos por lotes. Este modelo refleja las limitaciones de los sistemas heredados y de los flujos de trabajo manual. Los datos deben ser recopilados, validados y procesados en etapas. En consecuencia, los fondos a menudo observan sus carteras a través de instantáneas periódicas en lugar de en tiempo real.

Muchos fondos también mantienen hojas de cálculo paralelas para verificar los cálculos de su servicer. Conocido como shadow booking, esta redundancia no tiene otro fin que aumentar el control. Sin embargo, es una señal de desconfianza en los datos proporcionados y los cálculos subyacentes a menudo son difíciles de inspeccionar. Cuando surgen discrepancias, se descubren a posteriori y requieren una inversión manual, a menudo a través de múltiples sistemas.

Estas realidades de la industria del crédito privado chocan ahora con un entorno de captación de fondos más competitivo. Incluso si sus acuerdos subyacentes no son catastróficos, los fondos de crédito privado comienzan a parecer frágiles si no pueden rendir operativamente bajo una presión creciente.

No es sorprendente que muchas firmas de crédito privado estén mirando hacia la IA para abordar estos problemas. Pero la automation software por sí sola no puede reparar cimientos operativos rotos. La pregunta crítica es si su infraestructura está realmente preparada para soportar el modelo de IA que elijan utilizar.

La IA Por Sí Sola No Es la Respuesta

Los agentes de IA pueden ejecutar el trabajo operativo de forma fiable mientras las plataformas pueden proporcionar visibilidad en tiempo real y total auditoría. Las piezas están listas. Pero hay un patrón en cómo fracasan los proyectos de IA en la industria financiera que vale nombrar y casi nunca es el modelo el problema.

Lo que suele faltar es la infraestructura que rodea al modelo, los sistemas, flujos de trabajo, acceso a datos, permisos y controles que permiten que la IA opere de forma fiable dentro de procesos financieros reales. También conocido como la harness. Las herramientas de IA genéricas no saben qué es una notificación de tasa.

No saben que una solicitud de prepago desencadena un flujo de trabajo de múltiples pasos en todas las entidades sindicadas de una facilities. No saben la diferencia entre una tranche financiada y un revolver comprometido pero sin desembolsar, ni por qué esa distinción importa para cómo debe calcularse una cifra de pago.

Esta falta de contexto operativo es también una de las mayores razones por las que ocurren alucinaciones de IA en finanzas. La mayoría de las alucinaciones no son fallos aleatorios, son un problema de contexto. El modelo de IA quiere dar una respuesta adecuada. Cuando no tiene acceso a los datos específicos que necesita, razona con lo que sí sabe y produce algo plausible.

Los datos de portafolio de crédito privado no están incrustados en ningún modelo de lenguaje público. Si el harness no los proporciona, a través de herramientas, memoria o acceso a datos en tiempo real, el modelo llenará el vacío con algo que suena correcto. Lo cual, en un contexto de operaciones financieras, es un problema real.

La solución no es un modelo mejor. Es un harness que permita al agente acceder a los datos correctos, en el momento adecuado, con las herramientas y controles adecuados para recuperarlos.

Las firmas que se enfocan en construir sistemas operativos que proporcionen contexto, transparencia, auditabilidad y supervisión humana serán las que obtengan mayor valor de sus inversiones en IA. En el crédito privado, la ventaja a largo plazo puede no venir de adoptar IA más rápido que los competidores, sino de construir la infraestructura, o el harness, capaz de soportarlo de forma responsable y a escala.

Estableciendo Nuevos Diferenciadores Competitivos

A medida que estos sistemas operativos maduran y avanzan, también redefinirán lo que significa la excelencia dentro de las firmas de crédito privado. La capacidad de respuesta ya no será un diferenciador. Se asumirá. La entrega en tiempo real e instantánea se convertirá en la nueva línea de base.

Esto se debe a que la mayoría de las interacciones rutinarias ya no requerirán intervención humana. Con sistemas en tiempo real, capas de datos compartidos y flujos de trabajo automatizados, la información será accesible directamente y se actualizará de forma continua. Lo que antes requería un ciclo de solicitud y respuesta se resolverá en la fuente.

Como resultado, el papel del servicer cambia. Ya no se mide por la rapidez con la que procesan o responden, sino por cuán bien manejan lo que no puede automatizarse: excepciones, casos límite y juicios.

Por ello, la próxima generación de líderes en crédito privado puede parecer fundamentalmente diferente de las firmas que definieron el crecimiento de la industria en sus primeras etapas. El acceso al capital y la experiencia en suscripción seguirán siendo esenciales, pero la ejecución operativa se está volviendo cada vez más estratégica.

La mayoría de los fondos están utilizando IA de propósito general para análisis ad hoc o están en una fase de espera. Un pequeño grupo está comenzando a construir su propia infraestructura operativa especializada y descubren lo mucho que es más difícil de lo que esperaban. Los fondos que actúen primero en una infraestructura operativa especializada tendrán una ventaja que se acumula. No porque hayan elegido el modelo correcto (el modelo seguirá mejorando y siendo más barato independientemente), sino porque construyeron o adoptaron el harness adecuado, lo entrenaron con el contexto correcto y proporcionaron los controles que lo hacen confiable a escala.

En muchos sentidos, las firmas de crédito privado están evolucionando hacia organizaciones operativas tanto como financieras. La capacidad de gestionar flujos de trabajo, datos, supervisión y ejecución se volverá una parte definitoria del rendimiento competitivo de una firma.

Este artículo fue producido como parte de TechRadar Pro Perspectives , nuestro canal para presentar a las mentes más brillantes de la industria tecnológica hoy.

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Gobernanza de datos: la base invisible que impulsa la innovación en IA


La gobernanza de datos es trabajo poco glamoroso. Sin embargo, es también la razón por la que muchas estrategias de IA se quedan en pilotos y no escalan plenamente.

Las inversiones en modelos, plataformas y casos de uso siguen creciendo, pero las disciplinas que hacen efectivas esas inversiones —calidad de datos, propiedad y gobernanza— a menudo reciben menos atención.

Parte del desafío es que la gobernanza de datos no es “divertida” ni “sexy”. Le falta el impulso de las tecnologías emergentes y el atractivo de victorias rápidas, por lo que típicamente se pospone. Sin embargo, a medida que las organizaciones amplían sus ambiciones de IA, la gobernanza es cada vez más el factor que determina si los esfuerzos tienen éxito o se quedan estancados.

La brecha entre la aspiración y la ejecución ya se hace más visible. Mientras la adopción de IA continúa creciendo, muchas organizaciones luchan por avanzar desde pruebas piloto hacia despliegues a escala empresarial. La debilidad de la gobernanza de datos suele estar en el centro de ese desajuste.

El problema no es la conciencia. La mayoría de los líderes reconoce que la gobernanza importa. El reto radica en que la gobernanza exige decisiones estructurales, alineación cultural y disciplina sostenida —las partes más difíciles del trabajo. Y, a diferencia de una nueva plataforma o herramienta, su valor suele hacerse plenamente evidente solo cuando falta.

Cuando la gobernanza está ausente, los problemas no se quedan pequeños

La gobernanza débil rara vez falla con estridencia al inicio. Los problemas se acumulan.

Las iniciativas tempranas de IA suelen priorizar la entrega: tableros de mando, modelos y aplicaciones anteponen la gobernanza. Se forman silos, divergen las definiciones de datos y los controles de acceso se vuelven inconsistentes. Un patrón común: dos equipos —marketing y ciencia de datos— entrenan modelos diferentes contra definiciones distintas de la misma métrica.

Ambas definiciones pueden parecer correctas por separado. En producción, las predicciones se contradicen, ninguno puede explicar por qué, y la investigación toma semanas más de lo que llevó construir cada modelo. Los problemas de calidad se parchean en lugar de solucionarse, y los nuevos proyectos se apoyan en suposiciones poco fiables.

A medida que la complejidad aumenta, la confianza en los datos disminuye.

Los diccionarios de datos y los marcos de permisos no son mera carga administrativa: son lo que hace posible la IA escalable. Construirlos temprano exige inversión antes de retornos visibles, pero posponer ese esfuerzo resulta mucho más costoso a largo plazo.

Si no se controla, las brechas de gobernanza terminarán impactando fuerte, causando retrasos en proyectos, incumplimientos y decisiones tomadas con datos poco confiables. En ese punto, las organizaciones quedan obligadas a soluciones reactivas o incluso a reconstrucciones totales que resultan mucho más caras y disruptivas que abordar la gobernanza desde el inicio.

La gobernanza no es solo cumplimiento: habilita la innovación

Los reguladores dan cada vez más importancia a la rendición de cuentas en el uso de los datos. La ICO en el Reino Unido ha dejado claro que las organizaciones deben demostrar control sobre el uso de datos, especialmente a medida que los sistemas de IA se vuelven más prevalentes. La nueva Estrategia Nacional de IA de Escocia también subraya la necesidad de seguir buenas prácticas de gobernanza responsable alineadas con los principios de la OCDE.

Esto ha reforzado la idea de que la gobernanza es principalmente un ejercicio de cumplimiento, algo importante pero no siempre priorizado en las fases de prototipo. Sin embargo, la gobernanza efectiva va mucho más allá: modela cómo fluyen los datos en una organización, cómo se toman las decisiones y con qué confianza pueden actuar los equipos. Define la rendición de cuentas y establece los estándares necesarios para mantener la consistencia a gran escala.

En ese sentido, la gobernanza es una decisión de diseño, y las empresas deben tomar la correcta para escalar eficazmente sus ambiciones de innovación.

Definir propiedad antes de decidir el modelo

La gobernanza no es una solución única para todos, y no es un problema puramente técnico resuelto solo con herramientas o plataformas. A menudo, el mayor desafío inicial es de personas y responsabilidad. Antes de diseñar un modelo de gobernanza, las organizaciones deben definir el quién tanto como el cómo. ¿Quién es el dueño de los datos? ¿Quién es responsable de su calidad y quién decide cómo deben usarse?

En muchas organizaciones, estas responsabilidades no están claras. La gestión es compartida y la propiedad se asume (erróneamente) en lugar de definirse. Pero solo una vez respondidas estas preguntas —en la práctica y en la documentación— las empresas pueden desarrollar un modelo de gobernanza que se ajuste a su estructura.

Algunas adoptan un enfoque centralizado, con control en una función única. Esto puede proporcionar consistencia y claridad, pero puede dificultar la escalabilidad en organizaciones complejas con necesidades diversas.

Otros optan por un modelo federado, que combina estándares centrales con propiedad local. Esto puede ser más flexible y escalable, pero solo si la empresa realmente se compromete a esos estándares compartidos y ha definido roles y responsabilidades claros. Sin ellos, los modelos federados pueden ampliar la fragmentación de datos.

La clave es la alineación. Los modelos de gobernanza deben coincidir con cómo realmente usan los equipos los datos y la IA, no con suposiciones sobre su operación.

Una prueba práctica: pregunte a tres equipos diferentes cómo definen una métrica clave del negocio —ingresos, usuarios activos o churn de clientes. Si las respuestas difieren, el problema de gobernanza ya existe. La cuestión operativa no es evitar esa divergencia en el futuro; es quién tiene la autoridad para resolverla ahora.

La gobernanza no aparece en una demo

La gobernanza rara vez es la parte más visible de una estrategia de IA. Es trabajo detallado y estructural que a menudo pasa desapercibido, pero es precisamente por ello que importa.

Para los líderes empresariales, el desafío es ir más allá de reconocer su importancia y empezar a tomar decisiones tempranas y deliberadas sobre cómo implementarla. Eso implica definir la propiedad de los datos, alinear los modelos operativos e invertir en las capacidades que aseguren el éxito a largo plazo.

Las decisiones tecnológicas son reversibles. Las decisiones de propiedad de datos se acumulan. El modelo de gobernanza que diseñe —o descuide— en los próximos doce meses modelará lo que su estrategia de IA podrá entregar en tres años.

Este artículo forma parte de TechRadar Pro Perspectives, nuestra vía para presentar a las mentes más brillantes de la industria tecnológica en la actualidad.

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